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1) ​https://deepmind.google/technologies/alphafold/

2) https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/sigma-an-open-source-mixed-reality-system-for-research-on-physical-task-assistance/

3)https://github.com/prometheus-eval/prometheus-eval

4) https://huggingface.co/gradientai/Llama-3-8B-Instruct-Gradient-4194k

5) 微软AI报告：https://assets-c4akfrf5b4d3f4b7.z01.azurefd.net/assets/2024/05/Microsoft_2024_Work_Trend_Index_Annual_Report_663b79bdc8f91.pdf

谷歌DeepMind公司大放异彩，推出了它的生物预测工具AlphaFold的新版本。这个名为AlphaFold 3的升级版，不仅仅能预测蛋白质结构，还能搞定几乎所有生物生命的元素结构。想象一下，这可是药物发现和科学研究的加速器啊！

而这一切，都是从2020年那款令研究社区瞠目结舌的AlphaFold开始的。当时，这工具能预测蛋白质结构已经够呛，现在呢？DNA、RNA、甚至是药物发现中必不可少的配体分子，AlphaFold 3统统搞定！DeepMind声称，这工具提供的分子交互动态画像，前所未有地细腻。

DeepMind的CEO Demis Hassabis在一个电话会议上说：“生物学是一个动态系统。生物的属性是通过细胞内不同分子间的互动展现出来的，而AlphaFold 3就是我们朝这方面迈出的第一大步。”这工具之前帮我们更好地绘制了人心、模拟抗生素抗性、甚至还识别了灭绝鸟类的蛋，但AlphaFold 3能带来什么，我们还真不知道呢。

科伦比亚大学系统生物学助理教授Mohammed AlQuraishi，虽然和DeepMind没有关系，但他认为新版本对药物发现的潜力更大。“AlphaFold 2系统只知道氨基酸，对生物制药来说用处非常有限。但现在，这系统原则上可以预测药物在蛋白质上的结合位置。”

而Isomorphic Labs，DeepMind的一个药物发现分支，已经在使用这个模型与制药公司合作，试图为疾病开发新的治疗方法。然而，正如大多数模型一样，AlphaFold的影响力将取决于其预测的准确性。对某些用途来说，AlphaFold 3的成功率是类似领先模型RoseTTAFold的两倍，但对于像蛋白质-RNA交互这类，AlQuraishi说它还是非常不准确。

而且，AlphaFold 3的另一个重大进步是其模型结构的改进。DeepMind采用了扩散技术，这种技术近年来在AI领域逐渐完善，并现在被用于像OpenAI的DALL-E 2和Sora这样的图像和视频生成器中。这种方法让AlphaFold 3能处理更大的输入集合。

但同时，也带来了新的风险。如AlphaFold 3的论文所述，使用扩散技术可能会让模型产生幻觉，即生成看似合理但实际上不可能存在的结构。研究者通过增加最容易产生幻觉的区域的训练数据来降低这一风险，尽管这并不能完全消除问题。

此外，AlphaFold 3的影响力还将取决于DeepMind如何分配对模型的访问权。对于AlphaFold 2，公司发布了开源代码，允许研究人员洞察其工作原理，也可以用于包括药物制造在内的商业用途。而对于AlphaFold 3，Hassabis表示目前没有发布完整代码的计划，公司将推出一个名为AlphaFold Server的公共

界面，该界面对可以实验的分子有所限制，仅限于非商业用途。DeepMind表示，这种界面将降低技术门槛，扩大工具对生物学家的使用范围，尤其是那些不太懂这项技术的人。